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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种域自适应图像分类模型训练方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115564967B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211286209.X，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种域自适应图像分类模型训练方法及装置是由卫星;秦雄博;杨帆;毕翔;闻斌;张立;胡太长;赵冲;陆阳设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种域自适应图像分类模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种域自适应图像分类模型训练方法及装置，该方法包括：对源域和目标域中的数据进行预处理，分别获得源域的数据样本构成的源域数据集、目标域数据样本构成的目标域数据集；使用注意力机制联合所述源域数据集和所述目标域数据集，以生成中间域数据集；利用所述源域数据集和所述中间域数据集对图像分类网络进行训练，以生成第一图像分类模型；利用所述中间域数据集和目标域数据集对所述第一图像分类模型进行训练，以获取域自适应图像分类模型。本发明通过使用注意力机制合成一个中间域，然后进行多级特征对齐，最后将域自适过程划分为两步，有效解决了因源域和目标域数据分布差异较大导致的图像分类网络性能下降的问题。

本发明授权一种域自适应图像分类模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种域自适应图像分类模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 对源域和目标域中的数据进行预处理，分别获得源域的数据样本构成的源域数据集、目标域数据样本构成的目标域数据集； 使用注意力机制联合所述源域数据集和所述目标域数据集，以生成中间域数据集，具体包括：使用残差注意力网络对预处理之后的源域数据集中的所有图片进行训练，用以识别出每张图片中最具鉴别性的部分，并获得残差注意力网络模型；将所述残差注意力网络模型的全连接层替换为类激活图方法，以获得注意力机制生成图片网络；根据所述源域数据集和所述目标域数据集，利用所述注意力机制生成图片网络生成所述中间域数据集； 利用所述源域数据集和所述中间域数据集对图像分类网络进行训练，以生成第一图像分类模型，具体包括：将所述源域数据集和所述中间域数据集送到特征对齐模块中的特征提取器内进行特征提取，以获得特征图；利用所述特征图对所述图像分类网络进行训练，以生成所述第一图像分类模型； 利用所述中间域数据集和目标域数据集对所述第一图像分类模型进行训练，以获取域自适应图像分类模型； 其中，所述根据所述源域数据集和所述目标域数据集，利用所述注意力机制生成图片网络生成所述中间域数据集，包括：接收输入的一张来自源域图像和一张来自目标域图像，并利用所述注意力机制生成图片网络对所述源域图像进行处理，以生成热度图；将所述热度图被所述注意力机制生成图片网络认为识别最低的部分进行裁剪；将所述目标域图像中与所述热度图被裁剪部分相同位置处的局部图像，作为补丁粘贴到所述热度图中对应位置，以生成所述中间域数据集中的一个中间域图像。

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